五分之一的美国消费者现在使用可穿戴设备和应用程序来跟踪他们的健康数据。Fitbits、lol买外围用什么软件Apple Watches和智能手机应用程序可以捕捉从心率、体温和平衡到睡眠时间和每天旅行距离的所有信息。只需稍加努力，消费者就可以使用它们来监控他们的饮食和锻炼目标，跟踪生育率和药物使用情况。
所有这些可穿戴和声纹数据对药物和设备开发人员具有深远的价值——如果他们有能力对其进行分析的话。
可穿戴和消费类设备旨在量化使用它的人的行为和生理。根据设备的不同，这些读数可以提供许多疾病发病的早期窗口，包括糖尿病、哮喘、心脏病和罕见疾病，如帕金森病和ALS。类似地，研究基因突变患者的开发人员可以使用可穿戴设备来监测指示疾病发作的细微变化。
但为了在临床研究中使用这些设备，开发者需要做的不仅仅是分发可穿戴设备，还要开始监控数据流。只有开发人员知道他们在寻找什么，并且拥有实时分析数据的技术和专业知识，以便他们能够采取有意义的响应行动，他们收集的数据才有价值。
这需要一个可穿戴和声纹数据分析策略，包括捕获一组基线数据，开始识别感兴趣的趋势，然后创建算法和工具，在将从研究参与者收集的数据中发现并响应这些趋势。
有效的可穿戴设备和声纹数据分析策略遵循四个关键步骤：- 在足够长的时间内从基线患者群体中捕获数据，以产生有意义的结果。应根据与研究相关的特定标准（哮喘患者、ALS基因突变患者等）选择人群。这一早期数据收集过程将只提供信息，为开发者提供足够的数据来验证健康相关趋势，而不是在初始研究中治疗患者。lol买外围用什么软件
- 使用人工智能/机器学习技术分析可穿戴/声纹数据，并将其与健康结果关联。lol买外围用什么软件该分析将建立基线医疗保健指标，并确定指示即将发生的健康事件的趋势。例如，心lol买外围用什么软件脏病发作的患者在发病前几天的静息心率可能始终高于平均水平。
- 使用基线数据训练机器学习算法，以识别主动预测健康事件的趋势。lol买外围用什么软件该培训过程应考虑到误报/漏报的风险，并在可能的情况下寻找支持数据以减轻这些错误，和/或提醒用户风险。例如，一次意外绊倒或绊倒可能是笨拙的结果，而四次意外绊倒或绊倒事件更可能是该基因突变患者ALS早期发病的指标。
- 创建实时响应系统，提醒患者和/或其医生或临床研究调查员即将发生的事件。这些警报将使他们能够采取预防措施，减少负面后果，并降低相关医疗成本。lol买外围用什么软件
一旦这项初步分析工作完成，开发者就可以使用可穿戴设备、声纹和经过训练的算法中的数据，在临床研究中扩大对患者健康的了解。这有助于他们提高预测和应对不良事件的能力，在研究中更快速地确定药物或装置是否在亚群体中起作用，并有助于向监管机构证明药物或装置的影响。lol买外围用什么软件
何时使用可穿戴设备
当开发人员花时间构建可穿戴/声纹数据策略，并与拥有技术和医疗数据专业知识的合作伙伴合作分析结果和训练算法时，它可能会对研究过程的许多阶段产生强大的影响。lol买外围用什么软件
在早期规划阶段，可穿戴设备/声纹的数据可用于识别可加速早期诊断的疾病指标，监测疾病进展，并识别表明需要二线治疗的数据点。
在人体试验中，可穿戴设备和声纹可以提供关于参与者状况的实时数据，提供关于治疗影响、不良事件早期警告和/或治疗是否有效的更可靠信息。这可以用来减轻负面健康结果的影响，并帮助开发人员确定对治疗有积极反应的亚群体。lol买外围用什么软件
药物或设备上市后，可穿戴设备/声纹可用于上市后研究，从患者群体远程捕获真实世界数据。它可以是一种成本效益高且简单的长期监测人群健康的方法，可以用作比较数据，以证明与其他产品相比，或在不使用任何设备或治疗的患者中，治疗的真实效果。lol买外围用什么软件
早起
可穿戴设备数据对开发者的潜在好处是巨大的，但他们必须确信自己抓住了正确的趋势，并降低了误报/漏报的风险。与在这一领域有经验的技术合作伙伴合作，可以让他们相信他们的战略足够敏感，能够识别有意义的趋势，从而在整个开发生命周期中为他们的研究提供信息。
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